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尽管网络模型在生物学与医学研究中的流行程度日益上升，但这些构念的哲学基础仍然难以界定，且尚未得到充分检视。基于系统生物学（systems biology）中数据驱动（data-driven）的洞见，以及整合生理学（integrative physiology）
尽管网络模型在生物学与医学研究中的流行程度日益上升，但这些构念的哲学基础仍然难以界定，且尚未得到充分检视。基于系统生物学（systems biology）中数据驱动（data-driven）的洞见，以及整合生理学（integrative physiology）中目的论（teleological）模型，研究人员批判了无代理理论（agentless theory）、关系本体论（relational ontology）以及生物学语境中的控制论（cybernetic）视角。研究人员提出，有必要在生物学中从哲学上倡导一种整体论（holistic）路径，并辅以关系认识论（relational epistemology）。生物学与生理学中的网络模型所涉及的一个基础性问题，在于必须认识到：网络已成为当代社会的主导性模因（meme），其已渗透人类生活的各个方面，并通过现代理论构造与实践应用在生物学和生理学内部得到培育。通过讨论最小认知（minimal cognition）、修补式演化（tinkering）与迹象协调（stigmergy），研究人员主张，应在哲学上把“人”理解为一种关系性的控制论有机体（relational cybernetic organism）。关于生物学中图模型（graph models）与关系模型（relational models）的哲学争论，可通过秉持认识论谦逊（epistemic humility）而得到化解。
该文发表于《Biological Cybernetics》，是一篇围绕“生物学中的网络模型何以成立、应如何被理解”展开的哲学与理论综合性论文。文章首先指出，网络科学已深度嵌入当代生物学、医学与生理学研究之中。随着大规模数据库、图论（graph theory）、系统生物学（systems biology）与网络生理学（network physiology）的发展，研究者越来越倾向于将生命系统理解为由节点与边构成的复杂关联结构。然而，网络模型虽然在解释复杂性、揭示多层次相互作用以及分析适应性方面表现出强大效能，其哲学基础却并不稳固。当前问题不在于网络模型“能否使用”，而在于“网络究竟是什么”“关系是否先于实体”“控制论式理解能否充分说明生命与人”这些根本性问题尚未获得充分澄清。因此，开展这项研究的必要性在于：如果缺乏坚实的理论与哲学框架，网络模型可能在生物学中被过度延展，乃至滑向概念混乱、解释泛化和“去人格化”的理解路径。
文章从生物学与生理学的哲学史脉络切入，说明“生理学（physiology）”原本与“对自然的论述”密切相关，而现代整合生理学则重新强调机体作为多层级整合系统的功能统一性。研究人员指出，系统生物学与整合生理学虽然都重视复杂交互，但二者在认识论立场上存在显著差异：前者偏重数据驱动，将稳态（homeostasis）视为涌现的机械性事实；后者偏重概念驱动，往往将稳态视为机体过程的目的性导向。正是在这一背景下，网络模型常常与目的论（teleology）、目的适应性（teleonomy）、控制论（cybernetics）以及生物能动性（biological agency）发生交叉，进而引发关于生命解释模式的哲学争论。文章的核心贡献，在于不接受将生命完全还原为无主体的关系网络，也不接受把关系本身设定为本体论上先于实体的根本存在方式，而是主张以整体论生物学（holistic biology）与关系认识论（relational epistemology）替代控制论化的本体论扩张。
就研究所依托的主要方法而言，本文主要采用哲学分析、概念史梳理与跨学科理论综合的方法。作者系统讨论了图论、系统生物学、整合生理学、进化发育生物学（evo-devo）、生态心理学（ecological psychology）、控制论（cybernetics）与系统哲学中的代表性观点，并通过比较“关系”“实体”“目的”“反馈”“人格”等核心概念的不同用法，评估网络模型在生物学中的解释边界。本文不涉及实验样本队列，也不以实证数据分析为主，而是建立在文献论证、概念辨析与理论整合基础之上。
在研究结果部分，文章首先在“Networks and biology”中指出，还原论生物学倾向于拆解生物系统的组成部分，而网络生物学（network biology）则试图把握由分子、细胞、组织、器官及其信号调控所构成的相互作用整体。研究人员据此表明，网络方法确实有助于理解结构、拓扑、稳健性与功能之间的耦联关系，也推动了网络生理学对动态交互、适应与涌现状态的研究。但他们同时强调，这一解释框架若缺乏哲学约束，便可能将复杂生命过程过快纳入控制论和关系化的抽象范式之中。
在“2.1 A matter of relations and edges”中，作者重点分析了关系本体论（relational ontology）的问题。围绕“关系是否先于关系项（relata）”这一命题，研究人员梳理了生物学、量子论结构实在论（ontic structural realism, OSR）、格式塔（Gestalt）理论、深生态学等相关思路，指出把关系视为本体论上优先于实体，会面临一致性困难：如果没有进入关系的实体，便很难说明关系本身如何存在。因此，文章主张，在生物学中完全没有必要诉诸一种强本体论的关系优先论。相反，更稳妥的做法是承认生命系统具有不可还原的整体性，并在认识论层面优先分析其内部关系、外部关系及涌现属性。这一论证的结论是：整体论并不必然推出关系本体论，关系性描述的有效性也不要求否定实体的存在地位。
在同一部分中，作者进一步讨论了进化发育生物学、生态心理学、神经生态联结理论（NeuroEcological Nexus Theory, NExT）、系统哲学以及迹象协调理论。通过这些研究脉络，文章总结出一个共同趋势，即当代生命科学越来越重视变异、环境嵌入性、多层级反馈与动态耦合，并常借助“最小认知（minimal cognition）”“修补式演化（tinkering）”“迹象协调（stigmergy）”等概念说明系统如何在时空尺度上形成自组织与涌现行为。研究人员承认这些概念对理解复杂生命系统具有重要启发，但同时指出，它们若被无限推演，可能导致“无主体行动（agentless actions）”乃至“无人之人类（humanless humanity）”的悖论性图景，也就是将人消解为网络中的普通代理点，而无法说明人格（person）与自我意识（self-awareness）的特殊性。
在“2.2 Philosophical arguments over network biology, cybernetics and relational models”中，文章集中讨论控制论与人的关系。研究人员指出，如果回到“cybernetics”一词作为“舵手术”的原初含义，那么把人理解为目标导向并依赖反馈学习的系统并不困难，甚至具有相当直观性。然而，问题出现在意识（consciousness）层面：人不仅能够通过反馈调节行为，还能够意识到目标、反思目标并重新设定目标。由此，文章区分了“控制论有机体（cyborg / cybernetic organism）”与“控制论人格（cyb-per）”。研究结果表明，分布式认知（distributed cognition）、无代理行动、网络反馈等机制，并不足以推出“人格”概念，因为人格不仅依赖关系，还依赖一个能够经验并重定向诸关系的意识极点。基于此，作者提出“关系性控制论有机体（relational cybernetic organism）”这一哲学表述，以说明人既处于多重内外关系之中，又并不被这些关系完全耗尽。
在“3 A call for epistemic humility”中，研究人员提出全文最核心的哲学主张，即以认识论谦逊（epistemic humility）作为处理生物学网络模型基础问题的原则。作者指出，自现代物理学尤其是量子力学以来，科学已越来越清楚地意识到，研究者不可能从所谓“上帝视角”获得关于世界的完全、客观、穷尽性认识。对于关系性生物模型而言，这一点尤为重要，因为观察者本身也是网络中的节点。研究人员并未因此否定本体论实在论（ontological realism），而是强调：承认知识的限度，并不等于否认自然界独立于认知而存在。认识论谦逊的意义在于，它允许研究者在保留科学实在论的前提下，谨慎评估网络模型能够揭示什么、不能揭示什么，以及它们在多大程度上只是受特定历史文化条件塑形的表述方式。由此得出的结论是，网络模型既是科学工具，也是带有时代印记的知识形式，对其使用必须保持反思性克制。
在“4 The network is a prominent contemporary meme”中，作者进一步从知识社会学层面说明，网络不仅是技术与科学方法，也是当代社会的显著模因（meme）。研究指出，近代曾以“钟表”“机械”作为理解自然的主导隐喻，而在信息时代，共享、互联与交互性使“网络”成为覆盖社会、技术、生物与医疗领域的普遍图式。研究人员由此得出，网络模型在生物学中的繁荣，并不只是内部科学发展的自然结果，也与信息时代的文化语境密切相关。这个结论的重要意义在于，它提醒研究者：网络生物学与网络生理学的扩展，既是方法学突破，也是时代隐喻渗透生命科学的表现，因此更需要哲学层面的自我校正。
讨论部分的核心在于，文章并不否认网络模型的科学价值，相反明确承认其在描述生命系统内部与外部关系、刻画涌现性质、促进可解释建模方面具有重要作用。作者真正反对的是两种倾向：其一是把网络模型直接上升为对生命本质的控制论化定义，其二是把关系描述转化为关系本体论。文章认为，若缺少理论概念化，数据驱动模型可能把生物学推向轰动化、数据过载与可解释性缺失；尤其在生物医学应用中，模型透明性与生物学可解释性仍是关键限制。因此，研究人员赞同发展生物学先验知识约束的模型、可解释人工智能（explainable artificial intelligence, XAI）与生物学可解释性框架，但强调这些努力必须建立在更审慎的哲学基础之上。整体而言，论文的意义在于为网络模型在生物学中的使用划定了概念边界：应当倡导整体论生物学、关系认识论与认识论谦逊，而非滑向去主体化、去人格化的控制论生物学。
研究结论部分可译为：网络已经渗透人类生活的各个方面，包括生物学，并且仍在快速扩展。本文论证了在哲学上倡导整体论生物学而非控制论生物学的可能性，同时主张在哲学上倡导关系认识论而非关系本体论。生命系统真实存在，并且可以通过聚焦其内部与外部关系及其涌现属性加以描述。在这一视角下，网络模型是极为重要的研究工具。本文通过结合生物信息学的发展与近几十年的共享取向，将网络界定为一种渗透包括生物学在内多个领域的显著社会隐喻，从而提出了生物学网络模型的一个基础性问题。最小认知、修补式演化与迹象协调等概念虽具有关键意义，但不足以描述人格。分布式认知与无代理行动的定义，不足以在哲学上支持一种“无人之人类”或“控制论人格”。相反，本文主张从哲学上将人理解为“关系性的控制论有机体”。如果缺乏理论性概念框架，正在革新生物学的数据驱动模型就有可能滑向轰动化，或造成无法被成功解释与应用的数据过载，并进一步推动生物科学的控制论化。为降低这一风险，本文提出应以认识论谦逊作为界定关系模型基础的哲学立场。
